14、超分辨率人脸图像质量评估与远距离人脸轮廓步态融合识别技术

超分辨率人脸图像质量评估与远距离人脸轮廓步态融合识别技术

在当今的科技领域，图像和视频处理技术的发展日新月异，其中超分辨率人脸图像质量评估以及远距离下的人体识别技术是备受关注的研究方向。接下来，我们深入探讨超分辨率人脸图像质量评估的方法，以及一种创新的将人脸轮廓和步态信息融合的人体识别系统。

超分辨率人脸图像质量评估

在超分辨率图像的构建过程中，输入图像的信息互补性和相似性至关重要。通过提出的一种无参考客观度量方法，能够对不同输入条件下构建的超分辨率图像质量进行量化评估。该方法不仅考虑了超分辨率图像与输入图像之间的关系，还结合了输入图像之间的关系。

在人脸图像超分辨率处理中，输入图像的信息互补性和相似性是关键条件。利用提出的度量方法，可以量化质量差异，从而选择合适数量的输入图像。实验结果表明，该度量方法在图像/视频超分辨率质量评估中具有有效性。

远距离人脸轮廓与步态融合识别系统

在现实场景中，从任意视角识别一个人是一项具有挑战性的任务，特别是在户外远距离的情况下。为了实现最佳性能，系统应尽可能多地利用观察到的信息。因此，提出了一种基于视频的系统，该系统结合了单摄像头视频序列中的人脸轮廓和步态剪影信息。

由于低分辨率视频帧的限制，直接从中获取可靠的人脸轮廓信息较为困难。为了解决这个问题，系统首先从多个相邻的低分辨率帧中构建高分辨率的人脸轮廓图像，然后从该图像中提取人脸特征。最后，使用动态时间规整（DTW）方法，基于曲率的绝对值来计算两个人脸轮廓的相似度。

对于步态识别，采用步态能量图像（GEI）这种时空紧凑表示来表征人体行走特性，并基于直接的GEI匹配进行识别。同时，考虑了多种融合人脸轮廓和步态信息的方案，并通